package com.zjj.algorithm.learning.dmsxl.dynamicplan;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;

/**
 * 123. 买卖股票的最佳时机 III 困难题
 * <p>
 * 给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。
 * <p>
 * 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 两笔 交易。
 * <p>
 * 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
 * <p>
 * <p>
 * <p>
 * 示例 1:
 * <p>
 * 输入：prices = [3,3,5,0,0,3,1,4]
 * 输出：6
 * 解释：在第 4 天（股票价格 = 0）的时候买入，在第 6 天（股票价格 = 3）的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 3-0 = 3 。
 * 随后，在第 7 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 8 天 （股票价格 = 4）的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 4-1 = 3 。
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：prices = [1,2,3,4,5]
 * 输出：4
 * 解释：在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
 * 注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。
 * 因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
 * 示例 3：
 * <p>
 * 输入：prices = [7,6,4,3,1]
 * 输出：0
 * 解释：在这个情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
 * 示例 4：
 * <p>
 * 输入：prices = [1]
 * 输出：0
 * <p>
 * <p>
 * 提示：
 * <p>
 * 1 <= prices.length <= 105
 * 0 <= prices[i] <= 105
 *
 * @author zjj_admin
 * @date 2023/2/3 13:43
 */
public class DynamicPlan_35_BestTimeToBuyAndSellStock3 {

    public static void main(String[] args) {


//        int[] prices = new int[]{3, 3, 5, 0, 0, 3, 1, 4};
        int[] prices = new int[]{1, 2, 3, 4, 5};
        int res = maxProfit(prices);
        System.out.println("res = " + res);
    }


    /**
     * dp[i][j]中 i表示第i天，j为 [0 - 4] 五个状态，dp[i][j]表示第i天状态j所剩最大现金。
     * <p>
     * 时间
     * 20 ms
     * 击败
     * 42%
     * 内存
     * 52.9 MB
     * 击败
     * 73.93%
     *
     * @param prices
     * @return
     */
    public static int maxProfit(int[] prices) {
        int len = prices.length;
        // 边界判断, 题目中 length >= 1, 所以可省去
        if (prices.length == 0) {
            return 0;
        }

        /*
         * 定义 5 种状态:
         * 0: 没有操作, 1: 第一次买入, 2: 第一次卖出, 3: 第二次买入, 4: 第二次卖出
         */
        int[][] dp = new int[len][5];
        dp[0][1] = -prices[0];
        // 初始化第二次买入的状态是确保 最后结果是最多两次买卖的最大利润
        dp[0][3] = -prices[0];
        for (int i = 1; i < len; i++) {
            //第 1 次买入
            dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], -prices[i]);
            dp[i][2] = Math.max(dp[i - 1][2], dp[i][1] + prices[i]);
            dp[i][3] = Math.max(dp[i - 1][3], dp[i][2] - prices[i]);
            dp[i][4] = Math.max(dp[i - 1][4], dp[i][3] + prices[i]);
        }

        return dp[len - 1][4];
    }
}
